Proposta de um Descritor Híbrido para Aprimoramento da Identificação Automática de Melanoma

  • Nayara Moura
  • Rodrigo Veras
  • Kelson Aires
  • Luís Santos
  • Vinicius Machado
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2017.3721

Resumo


O melanoma é o câncer de pele com alto grau de mortalidade. Estima-se para 2017 que 9.730 pessoas morrerão de melanoma nos EUA. Contudo, a detecção precoce da doença reduz a taxa de mortalidade drasticamente. Desse modo, esse trabalho tem como objetivo propor um descritor híbrido para extração de características na detecção do melanoma. Diversos métodos foram propostos, porém, em sua maioria utilizam características de umúnico descritor. Assim, foi realizada a combinação dos principais descritores e uma seleção de 10% dos atributos mais relevantes com o Gain Ratio Information. Os resultados obtidos provam que o método é eficiente, atingindo uma acurácia de 95,5% (na base PH2) e 84,9% (na base DermIS) com o MultiLayer Perceptron.

Publicado
06/07/2017
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MOURA, Nayara; VERAS, Rodrigo; AIRES, Kelson; SANTOS, Luís; MACHADO, Vinicius. Proposta de um Descritor Híbrido para Aprimoramento da Identificação Automática de Melanoma. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 17. , 2017, São Paulo. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2017.3721.